Comments 7
DSL выглядит как 1С бейсик
А что не использовали нейросеть?
А что не использовали нейросеть?
Чтобы система работала «из коробки», мы использовали нейронную сеть, предобученную на наших исследовательских проектах. Нейросеть выполняет функцию понимания запросов, а четкая логика переходов между шагами в диалоге описывается на DSL.
DSL используется как инструмент, чтобы оперативно вносить изменения в диалоговые сценарии и в течение нескольких минут переобучить систему новому поведению. При этом гарантировано корректное прохождение логики, описанной в сценарии.
С переобучаемой нейросетью для ведения диалогов сложно добиться гарантированной логики и быстрого внесения изменений.
DSL используется как инструмент, чтобы оперативно вносить изменения в диалоговые сценарии и в течение нескольких минут переобучить систему новому поведению. При этом гарантировано корректное прохождение логики, описанной в сценарии.
С переобучаемой нейросетью для ведения диалогов сложно добиться гарантированной логики и быстрого внесения изменений.
У бота функция отката последней пары вопрос-ответ не реализована? В основном, конечно, это проблема с телефонными ботами, которые занимают больше времени, но тем не менее. Когда пользователь уже прошел определенный пусть по схеме вопрос-ответ а потом неаккуратно сформулировал вопрос или если бот выдал откровенный бред и теперь эта информация мешает, то иногда проще бросить общение и начать с нуля. Функция отмена последней пары помогла бы в таких случаях.
Система предусматривает функцию перевода на человека (в т.ч. бесшовно для пользователя), в случае, если диалог пошел нестандартно, или система не может предоставить ответ с достаточной степенью уверенности.
За счет этого решаются одновременно две задачи:
— возможность перехватывать все краевые случаи и длинный хвост обращений,
— возможность управлять системой бизнеса пользователями без программирования и разработки, т.к. без ИТ-специалистов нельзя собрать диалог, в котором все исключения и ошибки будут быстро перехватываться.
В итоге, AutoFAQ позволяет потратить 20% усилий по созданию роботов и чат ботов, которые приносят 80% результата, а остальные 20% бесшовно перевести на экспертов-специалистов.
За счет этого решаются одновременно две задачи:
— возможность перехватывать все краевые случаи и длинный хвост обращений,
— возможность управлять системой бизнеса пользователями без программирования и разработки, т.к. без ИТ-специалистов нельзя собрать диалог, в котором все исключения и ошибки будут быстро перехватываться.
В итоге, AutoFAQ позволяет потратить 20% усилий по созданию роботов и чат ботов, которые приносят 80% результата, а остальные 20% бесшовно перевести на экспертов-специалистов.
Логичнее предлагать все варианты в непонятной ситуации. Как у вас статье юзер просит разрыв договора, а ему предлагают доп соглашение к договору или изменение условий договора (слово договор видимо распознано), но ведь логично, что опция отмена договора тоже существует.
Система реагирует по намерению пользователя. Если вариант с отменой договора существует в базе знаний (и имеет смысл его туда вносить, при наличии предыдущих двух), то система предоставит его сразу с высокой уверенностью, т.к. «разрыв договора» и «отмена договора» — это близкие понятия. Или же автоматически предложит варианты для уточнения вопроса — пользователь может вручную выбрать пороги уверенности как для автоматического ответа, так и для набора статей при уточнении.
Добрый день!
Спасибо за классный пост, мы делаем похожее решение для малого и среднего бизнеса - сервис Wikibot.pro.
В службах поддержки до 80% обращений являются типовыми или несложными для решения.
Для автоматизированной обработки таких обращений мы создали Wikibot — сервис для поддержки клиентов при помощи искусственного интеллекта. Чат-бот обучается по вашей документации, подключается в ваш хелпдеск, работает 24/7.
Wikibot как ChatGPT, который настроен работать по процессам вашей компании и может не только отвечать пользователям, но и задавать уточняющие вопросы, открывать и закрывать тикеты, узнавать информацию из других систем по API. Сложные вопросы, требующие анализа и вникания, бот может переводить на оператора.
Sign up to leave a comment.
Как роботизировать техподдержку с помощью машинного обучения